Innovations in Science and Technologies Volume 1 Issue 6 (2024) · pp. 166-180
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПТИКОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ НПВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Kенгесбаев, Салауат
Abstract
Исследует важную роль машинного обучения (МО) в разработке методологии анализа данных в многофункциональных оптоэлектронных системах. По мере того, как эти системы становятся все более сложными, интеграция методов MO становится все более важной для получения значимого понимания из обширных наборов данных, генерируемых оптоэлектронными устройствами. Алгоритмы MO облегчают обработку в реальном времени, распознавание образов и прогнозное оделирование, повышая эффективность и точность анализа данных. Автоматизируя извлечение сложных паттернов и корреляций, mo’ позволяет исследователям обнаруживать скрытые отношения между различными оптоэлектронными параметрами.
MO, KNN, НПВО, DT, NB, RF, анализ данных, оптоэлектронные системы, прогнозное моделирование.
Metadata source: the journal's OAI-PMH archive · Sindex does not store the full text; it links to the source.